可穿戴人工智能：實施對數字世界意味著什麼

多年來，可穿戴設備一直是我們生活的一部分，也是一項重要的數字化轉型。 在 1980 年代首次發布數字助聽器時，我們無法想像它會成為我們生活中固有的一部分。 同樣在當今的情況下，健身行業的人工智能正在通過結合人工智能可穿戴設備來實現更智能的鍛煉，而無需健身設備，這有助於個性化您的健身目標。

自 2004 年被稱為可穿戴技術之年，Apple Watch 推出後活動追踪器突然興起，可穿戴領域發生的創新不亞於徹底的變革。

但是從今天閱讀這篇文章到幾年前的某個時間，可穿戴設備開始失去魅力——主要是因為人們厭倦了跟踪他們的計數或在智能手機上收到電話通知。手錶。 這是讓可穿戴設備更智能的討論開始進行的時候。

切到今天，讓可穿戴技術的應用智能化，讓用戶在每次交互背後獲得的價值都得到全面提升的準備工作正處於高位。 這種準備被命名為可穿戴人工智能。 正如你可以推斷的那樣，該行業是人工智能和可穿戴技術在世界上的結合而出現的。

事實上，由於物聯網 (IoT) 應用程序和尖端人工智能 (AI) 產品的廣泛採用，健身行業正在見證巨大的轉變。 根據報告和數據，到 2027 年，健身應用市場將產生 146.4 億美元的年收入，大約有 1.002 億健身應用用戶。

事實證明，讓我們看看顛覆性技術對客戶的影響。

表中的內容

1. 人工智能解決的可穿戴行業短板
2. 可穿戴人工智能市場的統計數據
3. 可穿戴技術中的人工智能用例
4. 將人工智能融入可穿戴技術所面臨的挑戰

人工智能解決的可穿戴行業短板

需要人工智能技術解決方案的可穿戴技術存在兩個問題。

一方面，用戶面臨著缺乏行動項目的問題。 想像一下，假設你的智能手錶通知你一天走了 300 步。 現在你想用這些信息做什麼？ 你不想知道理想的步數是多少嗎？ 或者需要與前一天的步數進行比較？ 或者只是需要有關步數如何導致您的健身目標的信息，您還需要多少步才能實現您的目標？

現在另一方面，可穿戴服務提供商有一個“下一步是什麼問題”。 當簡單地建立在從身體獲取信息並將生命體徵通知給用戶的想法上時，用戶會開始詢問價值主張（儘管這種情況幾乎不會出現在旨在跟踪的醫療可穿戴應用程序的情況下）命脈）。 服務提供商的難點在於考慮擴展模式——健身 AI 解決的另一個可穿戴挑戰。

AI 技術，在其強大的盔甲背後，機器學習，在將用戶提供給您的大量數據轉換為可操作的情報方面做得非常出色。 它可以幫助您的用戶和您的企業完成後續步驟。 事實上，人工智能智能手錶正在為實時監測一個人的健身和健康目標創造一個基準。

讓我們看看一些統計數據，這些數據可以揭示健身AI 和可穿戴設備融合的興起。

可穿戴人工智能市場的統計數據

到2025 年，可穿戴智能市場有望達到1800億美元。 有人工智能和可穿戴技術趨勢推動人工智能和可穿戴設備的增長：

• 除了一系列健全的可穿戴應用程序開發公司不斷推出的創新之外，還不斷改進設計、功能和可用可穿戴設備的種類。
• Qualcomm Snapdragon Wear 3100 平台等強大處理器上出現邊緣計算
• 增強的 AI 算法和無線連接（如 5G）的進步正在增加提供無縫用戶體驗的功能。
• 智能可穿戴設備市場將能夠保持兩位數的增長，預計在 2018-2022 年間售出 7.8 億台。

可穿戴技術中的人工智能用例

可穿戴設備中的人工智能用例目前分為兩大類：醫療保健和安全、增強 AR/VR 和智能助手。

增強增強現實和虛擬現實

VR 和可穿戴設備在醫療保健領域的作用在市場上已經非常普遍。 然而，需要使它們變得智能。

可穿戴人工智能的第一個也是最引人注目的用例是在 AR/VR 領域的結合。 通過將人工智能技術融入可穿戴行業，可以大大增強使用增強現實和虛擬現實的混合現實設備。 目前的混合現實耳機必須連接到功能強大的 PC 或智能手機才能工作。 但是，它們的性能取決於處理器的功率。

人工智能可以通過將耳機的性能調整到用戶當前的需求來降低可穿戴設備的工作量。 通過與用戶及其環境的交互，智能機器能夠了解他們的偏好、必須顯示的信息，並降低混合現實體驗的延遲。

示例：在 HoloLens 2 中，微軟宣布加入專用的 AI 核心處理器，為用戶提供廣闊的體驗。 未來將會看到更多的人工智能可穿戴設備出現在遊戲行業。

智能穿戴助手

隨著可穿戴技術應用的興起，人工智能設備正在成為真正的助手，從而改善客戶體驗。 可穿戴設備中 AI 分析的用例在體育世界中相當明顯，其中小工具和高級傳感器嵌入在智能服裝中，並為用戶提供其指標的實時通知，以及提高性能和洞察力的可行建議。降低受傷風險。 一個合理的例子是人工智能智能手錶。

除了體育行業，它還出現在活動和旅行用例中，用戶會被告知他們的航班時間或電影時間表。

示例：當我們談到使用可穿戴技術和健身AI 組合的公司時，谷歌和蘋果都提供了將他們的助手服務同步的功能：谷歌助手和 Siri 與他們的 Watch、EarPods 和其他可穿戴設備。

健康和安全

人工智能和可穿戴技術在醫療保健領域的用例最受追捧。 在個人層面上，這兩種技術——醫療保健中的人工智能和醫療保健中的可穿戴技術——都在努力使該行業具有顛覆性。 人工智能和可穿戴設備的結合可以通過多種方式幫助醫療保健行業更具響應性和預防性。

• 該技術通過自然語言處理和計算機視覺，學習有視力的人在城市中識別的視覺線索，如道路、建築物、人行道、路緣石等。然後將這些信息轉換成自然的語音線索，幫助視障佩戴者舒適地在城市中移動。
• 通過實時監控進行機器學習可以幫助了解所有癲癇發作模式。 這些具有人工智能功能的可穿戴設備可以由癲癇患者佩戴，然後可以在識別出某種模式時提醒他們，以便他們有時間離開道路或及時回到安全地點。
• 在機器學習的幫助下，可以通過監測自閉症譜系障礙兒童的壓力源和情緒喚醒的生理標記來創建有意義的數據。 反過來，這可以幫助護理人員識別潛在的前體，從而通過在醫療保健中引入可穿戴設備和人工智能，使醫療保健領域更具預防性。

將人工智能融入可穿戴技術所面臨的挑戰

電池壽命：在可穿戴健身設備的開發和評估過程中，我們在整個AI 項目管理週期中面臨的關鍵挑戰之一是電池壽命管理。 由於與智能手機相比，人工智能可穿戴設備的計算能力要低得多，因此電池的電量消耗往往比理想情況要快得多。 在我們的可穿戴技術開發過程中，我們採用兩種方法來解決這個問題：A.我們只處理通過邊緣計算所需的數據；B.我們以支持最少使用的方式優化我們的代碼。

隱私：人工智能可穿戴設備的成功實施需要大量數據。 在這種情況下，將隱私放在首位是非常重要的。 在整個開發過程中，我們必須不斷詢問我們是否需要收集某些信息。 下一個重要的事情是動態計算派生數據。 所有這些措施往往會在很大程度上增加可穿戴應用程序開發服務的成本，這對於創業者來說可能會令人擔憂。

安全性：有一些安全性敏感的人工智能，例如使用可穿戴攝像頭進行面部識別的人工智能。 對於此類設備，我們優先考慮在我們的可穿戴應用程序開發過程中使用設備上的數據處理。 邊緣計算的使用節省了通過公共或私有云服務傳輸數據的需要。 這種避免提供了高度的隱私。 但在需要傳輸數據的情況下，我們會按照方法對數據進行整體加密。

概括

簡而言之，由人工智能技術驅動的可穿戴設備正在幫助企業開拓新的數字化領域，同時改善生活並提高投資回報率。 全球各行各業和領域已經開始深入研究人工智能的創新。 如果您有一個好主意，請開始尋找經驗豐富的可穿戴應用程序開發公司來幫助您估算相關成本。